Đợt tài trợ nghiên cứu học thuật mới của Sui được công bố: Các trường đại học hàng đầu toàn cầu tham gia, 17 dự án nhận hơn 420.000 đô la hỗ trợ
Gần đây, Quỹ Sui đã công bố danh sách những người nhận giải thưởng cho vòng tài trợ nghiên cứu học thuật mới. Chương trình này nhằm hỗ trợ các nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của công nghệ Web3, đặc biệt là trong các lĩnh vực liên quan đến mạng blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và các sản phẩm được xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong hai giai đoạn vừa qua, đã có 17 đề tài nghiên cứu từ các trường đại học danh tiếng quốc tế được phê duyệt, tổng số tiền tài trợ đạt 425.000 USD. Các trường tham gia bao gồm Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc, Đại học London, Đại học Bách khoa Lausanne và Đại học Quốc gia Singapore.
Tổng quan về đề xuất đoạt giải
Nghiên cứu về sự đa dạng của nhóm bỏ phiếu DAO
Nhóm nghiên cứu của Đại học Cornell sẽ khám phá bản chất của tổ chức phi tập trung, thiết lập các chỉ số để đo lường mức độ phi tập trung của DAO, và đề xuất các phương pháp thực tiễn để tăng cường sự phi tập trung trong tổ chức.
Sự an toàn thích ứng của giao thức đồng thuận DAG bất đồng bộ
Các nhà nghiên cứu của Đại học London đã đề xuất phát triển một giao thức DAG bất đồng bộ nhằm tăng cường khả năng chống tấn công và thích ứng với môi trường đối thủ đang thay đổi. Giao thức này nhằm cung cấp tính bảo mật và khả năng thích ứng tốt hơn so với các mô hình đồng bộ một phần hiện tại.
Kiểm toán hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Một nhóm khác từ Đại học London dự định sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4-32k và Claude-v2-100k để cải thiện quy trình kiểm toán hợp đồng thông minh Move. Họ sẽ mở rộng phạm vi nghiên cứu đến hợp đồng thông minh Sui dựa trên kinh nghiệm phân tích trước đó đối với các hợp đồng Solidity.
Nghiên cứu về giao thức đồng thuận
Dự án của Đại học Bern sẽ điều tra lĩnh vực công nghệ đồng thuận hiện tại, cung cấp cái nhìn mới cho các giao thức đồng thuận mã hóa, giúp hiểu rõ hơn về các thuật toán hiện có và cung cấp ý tưởng mới cho việc thiết kế các giao thức phân tán.
Khung xác minh giao thức oracle phi tập trung
Đại học Carnegie Mellon và Liên minh Djed hợp tác phát triển một khung để phân tích và xác minh các oracle blockchain một cách nghiêm ngặt thông qua các phương pháp hình thức. Dự án sẽ sử dụng hệ thống quản lý chứng minh Coq, phát triển một thư viện định nghĩa và chiến lược chứng minh toàn diện.
Nhận diện các nút thắt trong khả năng mở rộng blockchain
Nghiên cứu của Viện Công nghệ Liên bang Zurich nhằm xác định các nút thắt hiệu suất xuất phát từ các lỗi thiết kế hợp đồng thông minh, và khám phá cách điều chỉnh phí giao dịch để cải thiện khả năng song song.
Xác minh cơ giới hóa giao thức Bullshark
Dự án của Đại học Quốc gia Singapore sẽ sử dụng các công cụ xác minh hỗ trợ máy tính hiện đại để xác minh chính thức các thuộc tính của Bullshark, thúc đẩy nghiên cứu về giao thức đồng thuận dựa trên DAG.
Khung tiêu chuẩn chuẩn hóa blockchain
Đại học Lihai đề xuất tạo ra một định dạng chuẩn hóa cơ sở dữ liệu blockchain để so sánh công bằng các blockchain L1 và các giải pháp mở rộng L2, cung cấp cái nhìn minh bạch về hiệu suất chuỗi cho người dùng và nhà phát triển.
Xây dựng tầng chuỗi chia sẻ phi tập trung có thể mở rộng
Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc sẽ khám phá việc sử dụng Bullshark/Mysticeti làm thuật toán sắp xếp chia sẻ, nghiên cứu cách vận hành nhiều Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp.
Tối ưu hóa thị trường phí địa phương giá cả tắc nghẽn
Nghiên cứu của Đại học New York điều tra thị trường chi phí địa phương để tối ưu hóa giá congestion, nhằm thiết lập một cơ chế định giá hiệu quả phản ánh trạng thái tắc nghẽn mạng, đạt được phân bổ tài nguyên tối ưu.
Nhà tạo lập thị trường tự động phân đoạn
Viện Công nghệ Israel đang phát triển khái niệm hợp đồng phân đoạn, sử dụng nhiều hợp đồng để tăng cường khả năng đồng thời. Dự án này sẽ khám phá cách điều chỉnh cơ chế khuyến khích để duy trì nhiều phân đoạn AMM, đạt được phân đoạn AMM hoàn toàn có thể thực hiện song song.
tiết lộ thông tin cá nhân trong cơ chế cạnh tranh
Đại học Romatolviata đang nghiên cứu khám phá các phương pháp thiết kế cơ chế thị trường mới, điều tra tác động của việc tiết lộ thông tin riêng tư từ nhà thiết kế đến đại lý đối với kết quả thị trường, nhằm cung cấp cái nhìn về động lực và sự cạnh tranh của thị trường hiện đại.
Dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra hợp đồng thông minh Sui
Đội ngũ của Đại học Carnegie Mellon sẽ nghiên cứu cách sử dụng mã Move và các gợi ý đặc thù của Sui để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn nhằm tạo ra hợp đồng thông minh Sui tốt hơn.
Đo lường và khung so sánh chuyển đổi ngôn ngữ Move
Đại học Nicosia sẽ tiến hành phân tích so sánh toàn diện giữa Solidity và Move, nhằm thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc hơn về chức năng và khả năng của Move, và giúp các nhà phát triển dễ dàng chuyển sang phát triển bằng Move.
Tối ưu hóa tính thanh khoản và phí động của Sui DeFi dựa trên học sâu
Viện Công nghệ Liên bang Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu hỗn hợp, nhằm dự đoán khoảng cách tối ưu trong giao thức Sui DeFi, kết hợp mạng nơ-ron hồi tiếp tăng cường, học tăng cường sâu và phân tích cảm xúc trên mạng xã hội.
Đánh giá khả năng dự đoán biến động của SUI
Đại học Mở Cyprus sẽ điều tra tính hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán độ biến động của tài sản Sui, tập trung chủ yếu vào SUI và tiến hành xác minh trên nhiều tài sản blockchain khác.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Nghiên cứu của Đại học Pennsylvania nhằm phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, bằng cách giải quyết đồng thời ba rào cản lớn là độ phức tạp thời gian của người chứng minh, độ phức tạp không gian và kích thước SRS, nhằm cung cấp chứng minh mật mã có thể mở rộng sẵn sàng triển khai cho các ứng dụng khác nhau trong công nghệ blockchain.
Các dự án nghiên cứu này bao gồm nhiều lĩnh vực then chốt của công nghệ blockchain, từ cơ chế đồng thuận đến an ninh hợp đồng thông minh, từ tối ưu hóa DeFi đến bảo vệ quyền riêng tư. Các kết quả của chúng dự kiến sẽ mang lại những đột phá và đổi mới quan trọng cho hệ sinh thái Sui và toàn bộ ngành công nghiệp blockchain.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
17 thích
Phần thưởng
17
8
Chia sẻ
Bình luận
0/400
OnlyOnMainnet
· 5giờ trước
Lại có quỹ đầu tư nghiên cứu để nuôi sống một loạt cựu sinh viên.
Xem bản gốcTrả lời0
SchrödingersNode
· 14giờ trước
Một đợt chơi đùa với mọi người mới với ví tiền.
Xem bản gốcTrả lời0
nft_widow
· 07-25 19:58
Chỉ với số tiền này, tiêu 42W
Xem bản gốcTrả lời0
FlashLoanKing
· 07-25 19:57
Dự án học thuật Được chơi cho Suckers là vậy
Xem bản gốcTrả lời0
MEVHunter
· 07-25 19:55
meh... chỉ 420k? rò rỉ alpha yếu với mức tiếp xúc mempool thấp
Xem bản gốcTrả lời0
NonFungibleDegen
· 07-25 19:50
bruh 420k? ngmi ser... unis cần alpha lớn hơn thế thật sự
Xem bản gốcTrả lời0
TokenDustCollector
· 07-25 19:42
Nhiều gạo như vậy đã đổ vào học thuật, vậy khi nào thì đồng coin của tôi tăng lên?
Xem bản gốcTrả lời0
MidnightSeller
· 07-25 19:36
Khi đó, đều là những anh em đại học đầu tiên trong blockchain cả. Phình ra cái gì.
Quỹ Sui công bố đợt tài trợ học thuật mới, 17 dự án nhận được 420.000 đô la hỗ trợ.
Đợt tài trợ nghiên cứu học thuật mới của Sui được công bố: Các trường đại học hàng đầu toàn cầu tham gia, 17 dự án nhận hơn 420.000 đô la hỗ trợ
Gần đây, Quỹ Sui đã công bố danh sách những người nhận giải thưởng cho vòng tài trợ nghiên cứu học thuật mới. Chương trình này nhằm hỗ trợ các nghiên cứu thúc đẩy sự phát triển của công nghệ Web3, đặc biệt là trong các lĩnh vực liên quan đến mạng blockchain, lập trình hợp đồng thông minh và các sản phẩm được xây dựng trên nền tảng Sui.
Trong hai giai đoạn vừa qua, đã có 17 đề tài nghiên cứu từ các trường đại học danh tiếng quốc tế được phê duyệt, tổng số tiền tài trợ đạt 425.000 USD. Các trường tham gia bao gồm Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc, Đại học London, Đại học Bách khoa Lausanne và Đại học Quốc gia Singapore.
Tổng quan về đề xuất đoạt giải
Nghiên cứu về sự đa dạng của nhóm bỏ phiếu DAO
Nhóm nghiên cứu của Đại học Cornell sẽ khám phá bản chất của tổ chức phi tập trung, thiết lập các chỉ số để đo lường mức độ phi tập trung của DAO, và đề xuất các phương pháp thực tiễn để tăng cường sự phi tập trung trong tổ chức.
Sự an toàn thích ứng của giao thức đồng thuận DAG bất đồng bộ
Các nhà nghiên cứu của Đại học London đã đề xuất phát triển một giao thức DAG bất đồng bộ nhằm tăng cường khả năng chống tấn công và thích ứng với môi trường đối thủ đang thay đổi. Giao thức này nhằm cung cấp tính bảo mật và khả năng thích ứng tốt hơn so với các mô hình đồng bộ một phần hiện tại.
Kiểm toán hợp đồng thông minh Sui dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn
Một nhóm khác từ Đại học London dự định sử dụng các mô hình ngôn ngữ lớn như GPT-4-32k và Claude-v2-100k để cải thiện quy trình kiểm toán hợp đồng thông minh Move. Họ sẽ mở rộng phạm vi nghiên cứu đến hợp đồng thông minh Sui dựa trên kinh nghiệm phân tích trước đó đối với các hợp đồng Solidity.
Nghiên cứu về giao thức đồng thuận
Dự án của Đại học Bern sẽ điều tra lĩnh vực công nghệ đồng thuận hiện tại, cung cấp cái nhìn mới cho các giao thức đồng thuận mã hóa, giúp hiểu rõ hơn về các thuật toán hiện có và cung cấp ý tưởng mới cho việc thiết kế các giao thức phân tán.
Khung xác minh giao thức oracle phi tập trung
Đại học Carnegie Mellon và Liên minh Djed hợp tác phát triển một khung để phân tích và xác minh các oracle blockchain một cách nghiêm ngặt thông qua các phương pháp hình thức. Dự án sẽ sử dụng hệ thống quản lý chứng minh Coq, phát triển một thư viện định nghĩa và chiến lược chứng minh toàn diện.
Nhận diện các nút thắt trong khả năng mở rộng blockchain
Nghiên cứu của Viện Công nghệ Liên bang Zurich nhằm xác định các nút thắt hiệu suất xuất phát từ các lỗi thiết kế hợp đồng thông minh, và khám phá cách điều chỉnh phí giao dịch để cải thiện khả năng song song.
Xác minh cơ giới hóa giao thức Bullshark
Dự án của Đại học Quốc gia Singapore sẽ sử dụng các công cụ xác minh hỗ trợ máy tính hiện đại để xác minh chính thức các thuộc tính của Bullshark, thúc đẩy nghiên cứu về giao thức đồng thuận dựa trên DAG.
Khung tiêu chuẩn chuẩn hóa blockchain
Đại học Lihai đề xuất tạo ra một định dạng chuẩn hóa cơ sở dữ liệu blockchain để so sánh công bằng các blockchain L1 và các giải pháp mở rộng L2, cung cấp cái nhìn minh bạch về hiệu suất chuỗi cho người dùng và nhà phát triển.
Xây dựng tầng chuỗi chia sẻ phi tập trung có thể mở rộng
Viện Khoa học và Công nghệ Hàn Quốc sẽ khám phá việc sử dụng Bullshark/Mysticeti làm thuật toán sắp xếp chia sẻ, nghiên cứu cách vận hành nhiều Rollup sử dụng Sui làm lớp sắp xếp.
Tối ưu hóa thị trường phí địa phương giá cả tắc nghẽn
Nghiên cứu của Đại học New York điều tra thị trường chi phí địa phương để tối ưu hóa giá congestion, nhằm thiết lập một cơ chế định giá hiệu quả phản ánh trạng thái tắc nghẽn mạng, đạt được phân bổ tài nguyên tối ưu.
Nhà tạo lập thị trường tự động phân đoạn
Viện Công nghệ Israel đang phát triển khái niệm hợp đồng phân đoạn, sử dụng nhiều hợp đồng để tăng cường khả năng đồng thời. Dự án này sẽ khám phá cách điều chỉnh cơ chế khuyến khích để duy trì nhiều phân đoạn AMM, đạt được phân đoạn AMM hoàn toàn có thể thực hiện song song.
tiết lộ thông tin cá nhân trong cơ chế cạnh tranh
Đại học Romatolviata đang nghiên cứu khám phá các phương pháp thiết kế cơ chế thị trường mới, điều tra tác động của việc tiết lộ thông tin riêng tư từ nhà thiết kế đến đại lý đối với kết quả thị trường, nhằm cung cấp cái nhìn về động lực và sự cạnh tranh của thị trường hiện đại.
Dựa trên mô hình ngôn ngữ lớn để tạo ra hợp đồng thông minh Sui
Đội ngũ của Đại học Carnegie Mellon sẽ nghiên cứu cách sử dụng mã Move và các gợi ý đặc thù của Sui để tinh chỉnh các mô hình ngôn ngữ lớn nhằm tạo ra hợp đồng thông minh Sui tốt hơn.
Đo lường và khung so sánh chuyển đổi ngôn ngữ Move
Đại học Nicosia sẽ tiến hành phân tích so sánh toàn diện giữa Solidity và Move, nhằm thúc đẩy sự hiểu biết sâu sắc hơn về chức năng và khả năng của Move, và giúp các nhà phát triển dễ dàng chuyển sang phát triển bằng Move.
Tối ưu hóa tính thanh khoản và phí động của Sui DeFi dựa trên học sâu
Viện Công nghệ Liên bang Lausanne sẽ phát triển một mô hình học sâu hỗn hợp, nhằm dự đoán khoảng cách tối ưu trong giao thức Sui DeFi, kết hợp mạng nơ-ron hồi tiếp tăng cường, học tăng cường sâu và phân tích cảm xúc trên mạng xã hội.
Đánh giá khả năng dự đoán biến động của SUI
Đại học Mở Cyprus sẽ điều tra tính hiệu quả của thuật toán SPEC trong việc dự đoán độ biến động của tài sản Sui, tập trung chủ yếu vào SUI và tiến hành xác minh trên nhiều tài sản blockchain khác.
zkSNARKs trong suốt hậu lượng tử với bộ nhớ thấp
Nghiên cứu của Đại học Pennsylvania nhằm phát triển zkSNARKs có thể mở rộng, bằng cách giải quyết đồng thời ba rào cản lớn là độ phức tạp thời gian của người chứng minh, độ phức tạp không gian và kích thước SRS, nhằm cung cấp chứng minh mật mã có thể mở rộng sẵn sàng triển khai cho các ứng dụng khác nhau trong công nghệ blockchain.
Các dự án nghiên cứu này bao gồm nhiều lĩnh vực then chốt của công nghệ blockchain, từ cơ chế đồng thuận đến an ninh hợp đồng thông minh, từ tối ưu hóa DeFi đến bảo vệ quyền riêng tư. Các kết quả của chúng dự kiến sẽ mang lại những đột phá và đổi mới quan trọng cho hệ sinh thái Sui và toàn bộ ngành công nghiệp blockchain.